29 février 2016

Introduction

Ce cours est un TD informatique constitué d'exemples et d'exercices du langage de programmation R sur la data visualisation. Les différents points abordés durant ces 15 heures de cours sont :

  • Extraction et manipulation des données (data mining)
  • Représentations graphiques classiques et améliorées
  • Représentations graphiques interactives (html widget, plotly …)
  • Shiny et R markdown création d'application et de rapport interactif

Data visualation

Définition

  • communiqué des données de façon visuelle

  • transformé des données en information

  • résultats graphiques clairs et compréhensibles

Exemple

Principes d'infographie

  • mémoire courte quelques secondes d'attention ou de réflexion
  • de 4 à 11 éléments du même type différents facilement distinguable (sobriété)
  • notion de perspectives données et vérité

  • source "How to Lie With Statistics", 1954, Huff

Science sous jacente les statitiques

source "How to Lie With Statistics", 1954, Huff

Un graphique vaut mille mots

Combien y a t il de A ?

  • Réponse : 9

Pourquoi R

  • Open source & Gratuit
  • Facile à installer sur les systèmes d'exploitations Linux, Windows et Apple
  • Une très grosse communauté de développeurs et d'utilisateurs
  • Facile à utiliser pour des non-programmeurs pour des calculs statistiques
  • Possibilité de créer de belles illustrations, applications web et même la présentation que vous lisez actuellement

Installation de R

Sur Windows

Allez sur l'url http://cran.r-project.org/bin/windows/base/ et téléchargez la dernière version de R en fonction de votre ordinateur 32 bit ou 64 bit (pour le savoir allez sur paramètres>système>information système)

Sur Apple

Rendez vous sur l'url http://cran.r-project.org/bin/macosx/ et téléchargez la dernière version de R

Pour installer Rstudio

Allez sur l'url http://www.rstudio.com/ide/ et télécharger la dernière version pour télécharger et installer l'environnement de travail R studio en suivant les indications du site

Pour être bon en R …

  • savoir demander de l'aide la qualité principale d'un programmeur (90% de ses compétences)

  • stack overflow forum d'aides
  • suivre des exemples R blogger, git_hub …
  • commandes en console R ?? et ?
  • utilisé un environnement de travail intégré (IDE) comme Rstudio (facilite la programmation, auto indentation, variables historiques, etc …)